2025 年，是很多工程师真正对 LLM “祛魅”的一年。
模型更强了，参数更多了，Benchmark 一次次被刷新。但与此同时，另一种声音在一线越来越清晰：
不是模型不行，是我们根本没把模型用起来。
在过去一年里，我参与或旁观了十多个 AI 项目从立项、试跑到上线，有的跑通了，有的悄无声息地停在了中途。复盘下来，一个结论越来越明确：
LLM 的能力，可能只被用到了 10%；剩下的 90%，卡在工程层。
一、那 10%，用在了哪里？
先说“已经被用到的那一小部分”。
大多数团队对 LLM 的使用，集中在这些场景：
- 简单对话 / 问答
- 文案生成
- 代码补全
- 单轮 Agent 调用
- 内部工具提效
这些场景的共同点是：
- 请求不密集
- 出错成本低
- 不需要强 SLA
- 偶尔慢一点、错一点可以接受
在这个层级，模型能力决定体验。
所以很多人会误以为：
“模型已经这么强了，AI 应该很好落地。”
但真正的问题，从你试图把 LLM 接进 核心系统 的那一刻开始。
二、真正没被释放的 90%，卡在什么地方？
1️⃣ 卡在「延迟不可预测」
Demo 阶段你会发现：
- 有时 500ms
- 有时 3 秒
- 有时直接超时
当 LLM 进入这些场景时：
- 客服系统
- 搜索补全
- 实时决策
- 多 Agent 协同
“平均延迟”这个指标已经没有意义了，P95 / P99 才是真正的生死线。
但很多团队第一次上线时才发现：
原来 API 的延迟，比模型能力更影响用户体验。
2️⃣ 卡在「并发一上来就不稳」
一开始是这样的：
- 测试环境：一切正常
- 小流量灰度：还能接受
- 正式上线：429、502、超时轮番出现
原因并不复杂：
- 官方 API 的并发限制
- 网络抖动
- 单模型单通道
- 没有请求缓冲和降级
模型没崩，系统先崩了。
这也是为什么很多 AI 项目不是“失败”，而是“被悄悄下线”。
3️⃣ 卡在「模型不是随便就能换」
理论上大家都说：
“模型不行就换。”
现实是：
- Prompt 强绑定模型行为
- 不同模型 token 结构不同
- 输出稳定性差异巨大
- 切换成本远高于想象
结果就是：
模型选型一旦失误，整个系统就被锁死。
这 90% 的潜力，不是模型没给，是工程结构不允许你用。
4️⃣ 卡在「成本失控，但没人能提前算清楚」
2025 年，很多团队第一次被 LLM 账单“教育”。
- 单次调用不贵
- 乘以 QPS
- 再乘以全天
- 再叠加重试
最后发现：
AI 成了系统里最不可控的一项成本。
而真正的问题是：
调用路径不透明、缺乏统一治理。
三、真正的分水岭：LLM 是“工具”，还是“基础设施”？
到这里，很多工程师会意识到一个转折点：
- 如果你只是“用模型”，问题不大
- 如果你要“跑系统”，问题全来了
当 LLM 变成长期运行的能力，你关心的就不再是：
- 模型强不强
而是：
- 稳不稳定
- 能不能兜底
- 能不能切换
- 成本是否可控
- 出事能不能止血
这时候，模型已经退居二线，API 接入层成为主角。
四、为什么越来越多团队开始重视“中转层”？
2025 年，一个明显的趋势是：
工程团队开始把 LLM 当成外部不稳定依赖来治理。
这催生了对中转 API / 聚合层的真实需求：
- 统一入口
- 多模型路由
- 并发与限流
- 失败自动切换
- 成本结构透明
也正是在大量企业真实踩坑之后，像 poloapi.top 这样的中转API平台，开始被放到“基础设施”层面来评估，而不再只是“便捷工具”。
五、写在最后：LLM 的上限，不在模型发布会
回头看 2025 年，你会发现一个很现实的结论：
LLM 的能力早就在那里了，只是大多数系统接不住。
真正限制 AI 上限的，不是参数规模，也不是新模型发布时间，而是：
- 工程结构是否允许规模化
- API 是否足够稳定
- 架构是否为长期运行而设计
当这些问题被解决，那剩下的 90% 潜力，才有被真正释放的可能。
而这，恰恰不是模型公司最擅长的事，却是一线工程世界里，必须有人把坑踩完、把路铺平的部分。
